I droni sono strumenti sempre più importanti per le forze dell'ordine. Tra gli altri usi, i droni possono essere dotati di sensori per rilevare materiale radioattivo trasportato illecitamente.

Quando una squadra di droni robotici raccoglie informazioni dai sensori di radiazione di bordo, ognuno raccoglie informazioni leggermente diverse, a seconda di come si muovono rispetto al bersaglio in movimento sospettato di trasportare materiale radioattivo. Un'idea chiave è che i droni possano comunicare con alcuni degli altri droni e condividere i loro dati con loro. Questo lascia la domanda:quale drone è più adatto per essere il decisore del gruppo? Ad esempio, dovrebbe essere quello che ha sentito dalla maggior parte degli altri droni, o quello che è volato più vicino al vettore sospetto? Un team di ricercatori dell'Università del Delaware ha sviluppato un metodo per quantificare l'accuratezza decisionale dei droni robotici autonomi all'interno di una rete, che hanno recentemente descritto sulla rivista Autonomous Robots.

Invia i droni

Per un secolo, gli scienziati hanno utilizzato i contatori Geiger per rilevare materiale radioattivo pericoloso. James Bond aveva persino un contatore Geiger nel suo orologio nel film del 1965 Thunderball.

Però, non tutte le situazioni sono adatte a persone dotate di contatori Geiger portatili. Per scenari particolarmente pericolosi, come ispezionare depositi di armi sospette o inseguire persone che potrebbero nascondere esplosivi, le autorità potrebbero scegliere di schierare una rete di droni robotici che trasportano sensori di rilevamento delle radiazioni.

Questi sensori devono essere altamente sensibili per distinguere piccole quantità di materiale radioattivo dalla radiazione di fondo onnipresente nell'ambiente da fonti come il sole e il suolo. Il problema è che i segnali deboli (o i segnali che sono stati resi deboli dall'occultamento o dalla schermatura) vengono sepolti molto rapidamente nel rumore di fondo all'aumentare della distanza tra il materiale e il sensore.

"La tecnologia robotica può aiutare a prendere decisioni più accurate sul fatto che stia succedendo qualcosa di sospetto, " disse Bert Tanner, un professore associato di ingegneria meccanica presso UD. "È come cercare un ago in un pagliaio, quindi tutto si riduce a quanto sono sensibili e capaci i tuoi rilevatori e quanto sono intelligenti i tuoi algoritmi."

I droni circondano il bersaglio come un branco di leoni in cerca di prede, ma invece di attaccare, raccolgono e condividono rapidamente le informazioni durante gli spostamenti. Poiché ogni drone ha un percorso diverso, quello che "vedono" è leggermente diverso. Alcuni "parlano" e condividono i dati con più droni di altri. Alcuni sono più vicini alla sospetta fonte di radiazioni, quindi raccolgono misurazioni più affidabili con un segnale più elevato e meno rumore. La domanda è:quale drone ha le informazioni migliori per prendere la decisione più accurata alla fine?

"Volevamo scoprire:come facciamo a capire quale dovrebbe essere il decisore?" ha detto Tanner. "Come possiamo fare in modo che diversi droni confrontino le note?"

È un classico dilemma tra qualità e quantità:se è meglio avere molte informazioni o una quantità minore di informazioni di qualità superiore. Quando hai a che fare con materiale radioattivo, le decisioni devono essere prese in pochi minuti, poiché i ritardi potrebbero mettere in pericolo la vita.

Forse un drone nel mix ha informazioni sufficientemente forti ed è anche abbastanza vicino da ottenere informazioni di qualità direttamente dalla sorgente di radiazioni. Le informazioni fluiscono attraverso una rete in percorsi diretti e tortuosi.

"Questo documento fa un primo passo verso la caratterizzazione di quegli effetti, " disse Ioannis Poulakakis, un professore associato di ingegneria meccanica presso UD.

Per affrontare questo problema, il team ha eseguito una serie di calcoli che hanno unito la teoria dei grafi e i principi del networking. Indrajeet Yadav, uno studente laureato in ingegneria meccanica, mettere la matita su carta dopo essersi reso conto che questo problema non era stato precedentemente affrontato. Si rese anche conto che alcune abilità matematiche acquisite di recente potevano essere utili.

"Poco prima di questo, Ho seguito un corso di teoria dei grafi nel dipartimento di matematica, " Egli ha detto.

Yadav è venuto a UD appositamente per studiare con Tanner e Poulakakis. Yadav aveva lavorato nell'industria nucleare per alcuni anni prima di decidere di frequentare la scuola di specializzazione.

"La robotica è qualcosa che ho sempre voluto fare, " Egli ha detto.

Il team dell'UD ha effettuato simulazioni e poi testato i risultati utilizzando i dati di misurazione sul campo provenienti da un database dell'ufficio di rilevamento nucleare nazionale (DNDO) delle misurazioni dei sensori di radiazioni. Hanno trovato una formula che tiene conto della quantità e della qualità delle radiazioni osservate e decide quale sensore è nella posizione migliore per prendere la decisione per il team.